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首页> PLoS computational biology> A neural network model enables worm tracking in challenging conditions and increases signal-to-noise ratio in phenotypic screens.

A neural network model enables worm tracking in challenging conditions and increases signal-to-noise ratio in phenotypic screens.

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第一作者： Weheliye H,Weheliye
第一单位： MRC Laboratory of Medical Sciences, London, United Kingdom.;Institute of Clinical Sciences, Imperial College London, London, United Kingdom.
作者： Weheliye H,Weheliye [1] ; Javier,Rodriguez [1] ; Luigi,Feriani [1] ; Avelino,Javer [1] ; Virginie,Uhlmann [2] ; André E X,Brown [1]
作者单位： MRC Laboratory of Medical Sciences, London, United Kingdom.;Institute of Clinical Sciences, Imperial College London, London, United Kingdom. [1] European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), Wellcome Genome Campus, Cambridge, United Kingdom. [2]
医学主题词 秀丽新小杆线虫(Caenorhabditis elegans);动物(Animals);算法(Algorithms);表型(Phenotype);计算生物学(Computational Biology);移动(Locomotion)
DOI 10.1371/journal.pcbi.1013345
PMID 40779582
发布时间 2025-08-26
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PLoS computational biology

PLoS computational biology

2025年21卷8期

e1013345页

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